Cadenas de Markov espaciales para simular el crecimiento del Área Metropolitana de Toluca, 2017-2031
El objetivo de este trabajo es presentar una metodología que simula la expansión de la mancha urbana y mostrar su aplicación en la Zona Metropolitana de Toluca. Se propone un método de proyección del crecimiento utilizando las Cadenas de Markov espaciales, y una regla de difusión aleatoria a nivel d...
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El Colegio Mexiquense, A.C.
2019
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oai:doaj.org-article:47e7d4eb691e49b99ea1e67846aae1d72021-11-11T14:47:37ZCadenas de Markov espaciales para simular el crecimiento del Área Metropolitana de Toluca, 2017-20311405-84212448-618310.22136/est20191324https://doaj.org/article/47e7d4eb691e49b99ea1e67846aae1d72019-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=11162787005https://doaj.org/toc/1405-8421https://doaj.org/toc/2448-6183El objetivo de este trabajo es presentar una metodología que simula la expansión de la mancha urbana y mostrar su aplicación en la Zona Metropolitana de Toluca. Se propone un método de proyección del crecimiento utilizando las Cadenas de Markov espaciales, y una regla de difusión aleatoria a nivel de pixel. Se detallan las métricas de bondad de ajuste para comparar la exactitud/inexactitud de las imágenes satelitales y los resultados de las simulaciones del modelo. El uso de las herramientas es robusto en el análisis espacial y permite construir un modelo predictivo alterno al enfoque tradicional de crecimiento.Eduardo Jiménez LópezEl Colegio Mexiquense, A.C.articleexpansión urbanacadenas de markov espacialesregla de difusión aleatoriamétricas de bondad de ajusteCities. Urban geographyGF125Urban groups. The city. Urban sociologyHT101-395ENESPTEconomía, Sociedad y Territorio, Vol 19, Iss 60, Pp 109-140 (2019) |
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El objetivo de este trabajo es presentar una metodología que simula la expansión de la mancha urbana y mostrar su aplicación en la Zona Metropolitana de Toluca. Se propone un método de proyección del crecimiento utilizando las Cadenas de Markov espaciales, y una regla de difusión aleatoria a nivel de pixel. Se detallan las métricas de bondad de ajuste para comparar la exactitud/inexactitud de las imágenes satelitales y los resultados de las simulaciones del modelo. El uso de las herramientas es robusto en el análisis espacial y permite construir un modelo predictivo alterno al enfoque tradicional de crecimiento. |
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